論文の概要: Learning Relation-Specific Representations for Few-shot Knowledge Graph
Completion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11639v1
- Date: Tue, 22 Mar 2022 11:45:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-23 21:38:02.241841
- Title: Learning Relation-Specific Representations for Few-shot Knowledge Graph
Completion
- Title（参考訳）: ナレッジグラフ補完のための学習関係比表現
- Authors: Yuling Li, Kui Yu, Yuhong Zhang, and Xindong Wu
- Abstract要約: 本稿では,三重項のグラフコンテキストを利用して関係と実体のセマンティック情報を同時に取得する関係特化文脈学習フレームワークを提案する。
2つの公開データセットの実験結果は、RSCLが最先端のFKGC法より優れていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.880078645503417
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent years have witnessed increasing interest in few-shot knowledge graph
completion (FKGC), which aims to infer unseen query triples for a few-shot
relation using a handful of reference triples of the relation. The primary
focus of existing FKGC methods lies in learning the relation representations
that can reflect the common information shared by the query and reference
triples. To this end, these methods learn the embeddings of entities with their
direct neighbors, and use the concatenation of the entity embeddings as the
relation representations. However, the entity embeddings learned only from
direct neighborhoods may have low expressiveness when the entity has sparse
neighbors or shares a common local neighborhood with other entities. Moreover,
the embeddings of two entities are insufficient to represent the semantic
information of their relationship, especially when they have multiple
relations. To address these issues, we propose a Relation-Specific Context
Learning (RSCL) framework, which exploits graph contexts of triples to capture
the semantic information of relations and entities simultaneously.
Specifically, we first extract graph contexts for each triple, which can
provide long-term entity-relation dependencies. To model the graph contexts, we
then develop a hierarchical relation-specific learner to learn global and local
relation-specific representations for relations by capturing contextualized
information of triples and incorporating local information of entities.
Finally, we utilize the learned representations to predict the likelihood of
the query triples. Experimental results on two public datasets demonstrate that
RSCL outperforms state-of-the-art FKGC methods.
- Abstract（参考訳）: 近年,いくつかの参照三重項を用いて,未知のクエリ三重項を数点の関係で推定することを目的としたFKGCへの関心が高まっている。
既存のfkgc手法の主な焦点は、クエリと参照トリプルによって共有される共通情報を反映した関係表現を学ぶことである。
この目的のために、これらの手法は、エンティティの直接隣人との埋め込みを学習し、エンティティの埋め込みの結合を関係表現として利用する。
しかし、直接近傍からのみ学習されたエンティティ埋め込みは、そのエンティティがスパースな隣人を持つ場合や、他のエンティティと共通のローカルな近傍を共有する場合、表現力が低い可能性がある。
さらに、2つの実体の埋め込みは、特に複数の関係を持つ場合、それらの関係の意味情報を表現するには不十分である。
そこで本研究では,関係とエンティティの意味情報を同時に捉えるために,三重項のグラフコンテキストを利用する関係特化コンテキスト学習(rscl)フレームワークを提案する。
具体的には、まず三重グラフのコンテキストを抽出し、長期のエンティティ関連依存関係を提供する。
グラフコンテキストをモデル化するために,三重項の文脈情報を取得し,実体の局所情報を組み込むことで,関係関係のグローバルおよび局所的な関係特化表現を学習する階層的関係特化学習器を開発する。
最後に,学習表現を用いてクエリトリプルの可能性を予測する。
2つの公開データセットの実験結果は、RSCLが最先端のFKGC法より優れていることを示している。
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